基于超宽带定位的室外定位系统设计

随着体育竞技水平的不断提高,运动员对科学精准的训练分析方法的需求越来越高,对于人体的定位分析是其中一个基本且重要的维度。目前基于GPS的室外定位无法满足一般的小型体育场景的高精度定位,该文基于超宽带定位技术设计了一套应用于小型场景室外定位系统,该系统可以满足高精度、高刷新率要求的体育定位场景,可以应用于一般田径运动的训练分析。

红外图像量化影响目标检测性能实验研究

为了研究不同红外图像量化方法对目标检测网络性能影响的差异,将红外图像量化对深度学习目标检测网络性能影响的研究和分析设计成教学实验。实验内容涉及图像处理、模式识别、计算机视觉等多个专业课程。实验过程包括红外图像量化、网络模型训练、测试分析等多个环节,贯穿基于深度学习的高层视觉任务开发全流程。该实验紧跟学科前沿,促进学生科研能力和综合素质的培养。

KCPStack:张量分解的卷积核分层矩阵压缩方法

针对现有张量分解卷积核压缩方法难以兼顾时空轻量化、过于依赖卷积瓶颈结构等问题,提出一种具有可观压缩与加速能力的卷积核分层矩阵压缩方法(KCPStack)。首先,在矩阵乘法视角下,将卷积核按通道拆分为2阶克罗内克规范多项式(KCP)分解,所得因子张量组合为两层权重矩阵,使卷积计算转换为具有较高推理效率的双层轻量卷积结构;其次,对比所提KCPStack方法与其他典型张量分解卷积核压缩方法的参数约减空间复杂度与推理计算时间复杂度;最后,基于RK3588神经处理单元进行KCPStack方法的部署,面向实际场景目标检测识别需求开发相关应用。实验结果表明:与现有张量分解方法相比,在张量秩相同或者参数量相当的前提下,所提KCPStack方法具有最快的推理计算效率;在图像分类标准数据集CIFAR-10和ImageNet上,KCPStack方法能够将精度损失控制在1%左右,最高可减少85.0%的参数量和79.8%的计算量;在目标检测识别标准数据集COCO上,KCPStack方法相对于基线模型的平均精度下降不超过1%;采用所提KCPStack方法对实际场景进行目标检测识别,在RK3588神经处理单元上能达到95.4%的平均精度和35帧/s的图像处理帧率,内存开销仅为33.1 MB。

透明容器液面机器视觉检测方法

机器视觉检测容器内液体体积的关键在于液面图像识别。根据目标成像特征,研究了基于液面特征和基于参考特征的透明容器液面机器视觉检测方法。通过图像实例与成像机理分析发现,利用液面灰度特征和边缘特征的液面检测方法受液面形态和成像质量的影响较大,而利用外部参照物折射成像出现分离带的液面检测方法在工业相机平视液面时亦容易导致检测失败,且自上而下的搜索方式存在检测误差大的问题。为了提高检测稳定性,提出了一种基于外部参考成像特征的液面检测新方法。该方法基于透明容器影响参照物成像的规律作为检测原理,通过检测参照物的行间梯度,利用液面处梯度最大的特征,自下而上搜索和识别液面。新检测方法不仅增强了液面识别的鲁棒性,还提高了液面检测的准确性。

用于液体容器内液位测量的金属薄壁梁振动模态仿真研究

为实现用于液体容器内液位测量的金属薄壁梁振动模态的准确模拟,构建金属薄壁梁的有限元圆梁模型。该模型采用有限元法对金属薄壁梁纵向振动模型的特征频率进行分析,从而对金属薄壁梁暴露于外部刺激时所产生的纵向振动进行准确模拟。在所开展研究中,对薄壁梁采用圆梁分布质量模型,分析模型的前4种振动模态的特征频率。为验证该模型的有效性,将该模型对金属薄壁梁前4种纵向振动模态的模拟结果与理论模型结果、实际金属薄壁梁试验结果及其他两种仿真模型的模拟结果进行了对比。对比结果表明,所构建圆梁模型对金属薄壁梁纵向振动模态的模拟结果与理论、试验分析结果高度一致,且模拟结果效果明显优于其他两种模型。

基于改进LeNet-5网络的堆芯燃料组件编码识别

在核电站堆芯核燃料组件水下组装作业中,需要通过视觉技术进行组件编码的识别以便准确定位组件的安装位置。针对水下环境中弱光照等问题导致了图像质量的降低,本文通过乘方增强算法、OSTU算法、CLAHE算法和拉普拉斯变换的方法来实现堆芯燃料组件编码字符水下图像的增强。为了提高编码识别效果,提出了一种整合LeNet-5网络和支持向量机(SVM)的模型,在网络中添加BN(Batch Normalization)层与Dropout层来加速网络的运行速度,并改进Sigmoid函数,增加函数的平滑性,以此来减少梯度消失。实验表明,在自定义数据集上的验证准确率为99.82%,识别率为100%,相比于其他模型有显著的提升。

基于多源监测数据的短时雷电精准预警算法设

为保证雷电预警的精准性,为气象局提供可靠的预警信息,提出基于多源监测数据的短时雷电精准预警算法。该算法利用多普勒天气雷达、闪电定位系统以及大气电场仪,采集雷电的多源监测数据;将采集的数据传送至数据管理模块中,采用联合卡尔曼滤波算法,融合多源监测数据;预警展示模块以融合后的数据为基础,通过多变量局部异常系数方法进行雷电的精准预测,并呈现雷电的预警结果。测试结果显示:该算法概率均值结果与临界成功指数结果分别在0.90与0.915以上,能够较好地完成多源监测数据融合,预警雷电发生范围,提升雷电预警精准性。

基于PXI及LXI总线的发射单元测试设备设计与实现

为解决传统测试台人工介入多、测试效率低下、测试覆盖率低、无法远程控制进行数据采集等缺陷,介绍了一种基于PXI及LXI总线采用LabWindows/CVI开发平台的自动化测试设备,从硬件及软件两方面描述了设备的设计及实现方法。与传统测试台比较,此设备具有自动化程度高、测试项覆盖率全、易升级、可远距离数据采集等优势。

光伏电站电力听诊系统降噪方法

在光伏电站电力听诊系统中,为降低光伏电站采集声音的噪声,对光伏电站常见的各种噪声进行时频谱分析,基于各类噪声特点和经典的U型网络结构设计了降噪网络。为提升降噪效果,将能量信息加入到复数卷积网络中,同时融合基于Transformer的专家子系统以进一步提升效果。最后,通过构建数据集和多组对比实验,证明了所设计网络对常见混叠信号可以大幅提高声信号的信噪比,最高可达6.14 dB。另外,通过多组烧蚀实验证明了文中所述各项优化的有效性。

惯导系统级间动态对准测试系统设计与应用

多级航天装备的惯导系统级间相对安装误差标定精度与补偿效果对其导航精度有着直接影响,实际工程应用时相对安装误差的标定往往是非重复性流程,且缺少快速评估相对安装误差准确性的测试手段;为了提高测试覆盖性,在系统级测试阶段提出一种惯导系统级间动态对准测试的总体方案,设计了一套检测惯导系统级间相对安装误差的自动化设备;测试设备以基于PXI总线的控制系统为核心,配置摇摆转台提供动态激励,搭载基于LabVIEW开发平台的上位机测试软件,配合上传至产品端的测试软件实现测试流程;通过试验测试验证了测试系统的应用价值,进一步分析测试结果发现了惯导系统级间通信时延问题并改进了测试方法,提高了相对安装误差检测的准确性。

基于蓝牙传输的温度检测系统

针对企业、学校等人群密集流动的场所有对人群进行日常体温检测的需求,设计一种基于蓝牙传输的人体温度检测系统。该设计以STM32F103C8T6为主控器,搭载AS608指纹识别模块、DS18B20温度模块和JDY-31蓝牙模块进行温度数据的采集、传输,并在手机端显示温度数据。该设计相较其他体温检测系统具有占地空间小、成本低、体温实时监测等优点,能够给人们的生活提供很大的便利。

基于频谱遮罩的玻璃量器图像处理与围线检测方法

针对玻璃量器示值围线在边缘检测时存在噪点多的问题,研究了基于围线频谱分布特征的频域遮罩预处理技术和基于图像水平投影灰度的围线检测方法。具体分析了目标特征频谱,建立了遮罩模型和传递函数,讨论了函数参数对遮罩处理结果的影响,并根据空间域上玻璃量器围线与瓶体在灰度特征取向上的不同,提出了利用水平投影灰度的变化速率检测前半围线与后半围线的峰谷差大小的方法。通过比较边缘检测法与投影灰度法检测围线的结果,得出以下结论:频域遮罩处理能够有效地模糊和削弱玻璃量器与其他干扰信号,同时较好地保留围线边缘而不损失围线谷峰差大小,大大降低了后续图像处理的难度;投影灰度法能够有效检测出围线上边缘最高点和下边缘最低点,该方法对频域遮罩处理具有较强的鲁棒性。

基于视觉检测技术的皮带撕裂检测装置应用

皮带撕裂检测是皮带机保护装置重要的检测方式之一,为提高撕裂后检出率,消除传统机械检测装置的固有缺陷,从基于视觉识别检测技术的原理出发,介绍皮带撕裂检测装置的检测原理、硬件设备、安装方法、通信方式及应用现状,实现通过视觉检测出皮带撕裂的功能。

基于电磁超声导波的管道损伤定量评估

作为能源运输工具,管道在工作时会受到内部运输介质的冲刷和外部环境的腐蚀,导致强度下降并出现损伤。考虑不规则缺陷量化研究的局限性,并依据管道常见腐蚀缺陷类型,将腐蚀缺陷大致分为槽形、月牙形和圆形3种具有不同几何边界的类型。利用COMSOL软件建立电磁-力多物理场耦合的电磁超声L(0,2)模态导波管道缺陷检测3D模型,得到在不同类型缺陷作用下的超声波传播过程和接收信号特点。同时根据仿真结果,利用L(0,2)导波及其模态转换F(1,3)信号,拟合反射系数与缺陷几何参数间的定量关系,并通过实验加以验证。结果表明,缺陷形状为槽形、圆形、月牙形时,缺陷反射系数与截面损失率分别呈二次函数、对数、指数关系,各量化模型平均绝对百分比误差分别为2.67%、1.79%和7.91%。

Node-RED在智能制造中的应用研究

智能制造作为工业4.0的核心,正引领着制造业的新一轮变革。Node-RED作为一种易于使用的编程工具,以其低代码、可视化的特点,为智能制造提供了一种灵活、高效的解决方案。鉴于此,首先介绍了智能制造的概念及其重要性;然后详细探讨了Node-RED在智能制造中的应用,包括数据采集、设备监控、自动化控制和智能决策等方面;最后分析了Node-RED应用于智能制造的优势和面临的挑战,并对未来的发展方向进行了展望。

基于无线通信的消防车整机调试检验管控系统

传统人工监管方法已不能满足消防车标准化调试检验的需要。本文介绍了一种基于无线通信的消防车整机调试检验管控系统,通过车载传感器及控制器采集消防车工况数据,利用无线局域网传递,设计平台软件及搭建数据库对工况数据做处理分析,实现消防车调试过程监管与调试动作自动控制。

基于改进YOLOv3算法的变电站设备运行实时监测方法

常规的变电站设备运行监测方法以设备运行状态量采集为主,并未考虑到设备运行的时变性,无法满足变电站设备运行监测的实时性需求。因此,设计了基于改进YOLOv3算法的变电站设备运行实时监测方法。构建变电站设备运行实时监测架构,配置变电站设备运行的监测任务,并识别与跟踪设备监测目标,实现变电站设备运行的有效监测。利用TWUHF-G14传感器采集变电站设备运行状态数据,并对其进行数据预处理。基于此,利用改进YOLOv3算法优化变电设备运行监测网络,分析变电站设备的形状、运行状态等特点,并根据改进YOLOv3算法调整监测网络结构,满足设备监测的实时性需求。采用对比实验,验证了该方法的实时监测性能更佳,能够应用于实际生活中。

智能生活运动辅助仪系统设计

针对非专业的运动者,在运动过程中往往忽视血氧和心率等重要身体机能指标,这些指标不仅影响运动效率,而且在身体不满足高强度运动条件下,存在潜在的健康隐患。为满足非专业运动者健康运动需求,设计一款基于STM32F103C8T6单片机智能生活运动辅助仪系统,包括设备端和手机端,设备端有数据采集模块、信号处理模块、数据显示模块三大部分,手机端配备专用安卓平台App,内置专业的运动视频,在不同身体机能条件下,全方位地提供最佳的运动指导,可实现运动生活简单化、健康化、专业化,为智能生活运动辅助设备的研究奠定一定基础。

基于数字化的沉箱预制场监控及管理系统

沉箱预制场作为重力式码头项目的重要组成部分,打造数字化沉箱预制场,对于企业的发展及信息化技术的积累具有重要的意义。本文以北部湾沉箱预制场为项目背景,通过对无人值守地磅、拌合站智能监控、劳务实名制管理系统、沉箱生产管理系统等的研究与应用,改变了传统施工现场管理模式,赋能现场施工管理,实现降本增效。

基于SAR图像的海洋中尺度涡自动检测算法

海洋中尺度涡是一种常见且重要的海洋现象,目前采用合成孔径雷达技术(对海面高分辨率成像)为观测和研究海洋中的尺度涡提供了条件。由于中尺度涡形态的复杂性和多样性导致中尺度涡的检测十分困难,为解决中尺度涡的高效检测的问题,提出了一种海洋中尺度涡自动检测算法,利用“巡线提取”提取和聚类高分辨率海面图像的纹理,使图像中的纹理特征转化为描述海洋流场方向的线段集合,然后利用线段的几何特征结合漩涡的规律计算中尺度涡特征,再根据阈值筛选实现中尺度涡涡心的检测。该算法具有极强的灵活性和丰富的功能,能帮助研究人员获得足够的中尺度涡研究样本,具有较高的应用价值。选用GF-3号和哨兵1号卫星图像进行实验,结果表明,所提检测算法能准确地检测中尺度涡并进行可视化呈现。